ブースターK1: パワーオンからAI実験まで

構造化され,安全性の第一歩を 歩みていく 構造化され,K1の最初の電源から 完全なヒトサイズのヒトサイズの 模倣学習実験を 実行する 前提条件:ROS2の基礎,Python,ロボット кинеマティクスと熟悉性

合計時間 ~20時間

困難 進歩

ハードウェア ブースター K1 + エサネットケーブル + セキュリティマット

必須条件 ROS2 基礎,Python 3.10,ロボット・キネマティックの熟知

人数:最低2人 (オペレーター+スポッタ)

訓練された政策で 身体を操るデモを 作る

始める前に 条件と安全

• ROS2 ユーモア テーマ,ノード,起動ファイルで快適
• Python 3.10+とコマンドラインの能力
• ロボット・キネマティック (共同空間対タスク空間) に馴染み
• Ubuntu 22.04 はホストPCにネイティブにインストールされています
• 透明な室内空間は,少なくとも3m ×3m,ゴムまたは泡の床に
• 2+ユニットでのすべてのセッションに2人目の監視員として利用可能
• 緊急停止ハードウェアをテストし,アクセス範囲内

チェックリストの各項が確認されるまで K1を動かすことは許可されません.

歩道 を 一目 一 眼 に 見る

完成のチェックで終わります 完成まで進まないでください

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ゼロ

安全 と 方向 要求

緊急停止設定 作業場のクリア やってはいけないこと そしてこのロボットは なぜデスクトップ腕と違うのか

コードなし

T2)

1 年間

起動と基本運動が必要

オン,ネットワーク設定,SSH,SDKインストール,DAMPモード,および最初のコモンストレーション状態.このユニットからスポッターは必要.

時間は2時間

T3)

2 について

移動制御が必要

歩行列,速度コマンド,横向移動,回転,安全停止. 最初の実際の歩行セッション.

~ 3時間

T4)

3 について

上部部 の 遠隔 手術 が 必要

VRまたはリーダーフォローアーム制御設定.頭姿勢制御,腕ジェスチャー,カスタムモード (リフトフィッチャー).最初のテレオペレーションセッション.

~4時間

T5)

4 について

身体 の 全 部 の 演示 を 集め

マルチカメラ設定,k1_agent.py記録,データセットフォーマット (30+ DoF),品質フィルタリング,安全なセッション管理.

~4時間

T6)

5 について

列車と部署が必要

拡散政策やACTで全身模倣学習 記録されたデータセット,評価メトリック,安全監視によるライブ展開の訓練

~6時間

T7)

時間 分裂

Unit	Topic	Time
Unit 0	Safety & Orientation	~45 min
Unit 1	Boot & Basic Motion	~2.5 h
Unit 2	Locomotion Control	~3 h
Unit 3	Upper Body 遠隔操作	~4 h
Unit 4	Whole-Body Data Collection	~4 h
Unit 5	Train & Deploy	~6 h
Total	~20 h 15 min

スタートユニット0 安全と方向性 →

ユニット0は45分かかる 必須で K1を初めて電源に